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Enregistrement W2093705016 · doi:10.1017/s0020743800021024

CONFLICT AND COOPERATION BETWEEN THE STATE AND RELIGIOUS INSTITUTIONS IN CONTEMPORARY EGYPT

2000· article· en· W2093705016 sur OpenAlexaff
Tamir Moustafa

Notice bibliographique

RevueInternational Journal Middle East Studies · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIslamic Studies and History
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpposition (politics)CensorshipPolitical sciencePopulationLeverage (statistics)Government (linguistics)Foreign policyPublic administrationState (computer science)IslamLawSociologyPoliticsTheologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Al-Azhar, traditionally Egypt's most respected and influential center for Islamic study, adopted an increasingly bold platform opposing Egyptian government policy throughout the mid-1990s. Al-Azhar defied government policy on a variety of sensitive issues, including population control, the practice of clitoridectomy, and censorship rights. Moreover, al-Azhar directly challenged the government in high-profile forums such as the United Nations International Conference on Population and Development, held in Cairo in September of 1994. This open opposition was remarkable in light of the tremendous capacity that the Egyptian government has shown in the past to manipulate and control al-Azhar. Over the past century, and particularly since the 1952 Free Officers' coup, the Egyptian government virtually incorporated al-Azhar as an arm of the state through purges and control over Azhar finances, and by gaining the power to appoint al-Azhar's key leadership. Presidents Gamal Abdel Nasser, Anwar Sadat, and Husni Mubarak all benefited from this dominance over al-Azhar by securing fatwas legitimating their policies. Given this overwhelming leverage, what can explain al-Azhar's increased opposition to the government throughout the mid-1990s?

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,016
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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